重要度：A 論点：混同行列(適合率と再現率)
問212：二値分類で、陽性と予測したもののうち実際に陽性だった割合を何というか。
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適合率(Precision)。実際の陽性のうち正しく陽性と予測できた割合が再現率(Recall)、両者の調和平均がF値である。
重要度：B 論点：正解率(Accuracy)
問213：分類モデルで、全予測のうち正しく分類できた割合を何というか。
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正解率(Accuracy)。ただしデータの偏りが大きいと過大評価されるため、適合率・再現率・F値も併用する。
重要度：B 論点：回帰の評価指標(RMSE)
問214：回帰タスクで、予測誤差の二乗平均(MSE)の平方根をとった評価指標を何というか。
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RMSE(二乗平均平方根誤差)。元データと同じ単位で解釈でき大きな誤差を強く評価する。誤差の絶対値平均がMAEで外れ値に頑健。
重要度：A 論点：生成AIのハルシネーション
問215：生成AI(大規模言語モデル)が、事実に基づかないもっともらしい誤情報を生成してしまう現象を何というか。
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ハルシネーション。学習データや確率的生成に起因し、出力の正確性を利用者が検証する必要がある。
重要度：B 論点：大規模言語モデル
問216：大量のテキストで学習し、文章生成や対話を行う生成AIの基盤モデルを何というか。
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大規模言語モデル(LLM)。次に来る語を確率的に予測して文章を生成する。
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